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A presença da língua portuguesa e da literatura no currículo da educação pré-escolar em Portugal

2018· article· pt· W2900864051 on OpenAlexfundno aff
Ângela Balça

Bibliographic record

VenueSérie-Estudos - Periódico do Programa de Pós-Graduação em Educação da UCDB · 2018
Typearticle
Languagept
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Education Research
Canadian institutionsnot available
FundersEuropean Regional Development FundFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversidade do MinhoInternational Council for Canadian Studies
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

No ano de 2016, em Portugal, foi lançado, pelo Ministério da Educação, um novo documento curricular para a educação pré-escolar, denominado Orientações Curriculares para a Educação Pré-Escolar. Este documento veio substituir um outro, já existente, que datava de 1997. O documento Orientações Curriculares para a Educação Pré-Escolar tem um carácter orientador, sendo uma ferramenta fundamental na prática dos educadores de infância em Portugal. Assim, neste artigo pretendemos analisar este documento curricular, tendo em vista apenas a área dedicada à expressão e comunicação, nomeadamente o domínio da linguagem oral e abordagem à escrita. Através de uma leitura crítica e reflexiva deste documento, é nosso objetivo compreender como a área da língua portuguesa e da literatura é perspetivada no currículo oficial para a educação pré-escolar. Como conclusões principais, podemos afirmar que o currículo para a educação pré-escolar, na área da língua portuguesa e da literatura, apresenta um carácter transversal, encarando a criança como construtora das suas aprendizagens.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.041
Threshold uncertainty score0.081

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.018
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.008
Science and technology studies0.0060.005
Scholarly communication0.0090.004
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.054
GPT teacher head0.345
Teacher spread0.291 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
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